analyse-R/analyse-de-survie #135
Replies: 24 comments 12 replies
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Bonjour et merci pour ce tutoriel |
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Vous pouvez appliquer la fonction Voir https://www.rdocumentation.org/packages/survival/versions/3.2-11/topics/quantile.survfit |
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C'est parfait, je vous remercie encore beaucoup pour vos réponses et votre site ! |
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Bonjour ! |
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Avec l'argument
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L'argument
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Bonjour, |
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L'effectif est nul en termes d'événement ou bien est-il également nul en termes de personnes observées ? En l'absence de dénominateur il est de facto impossible de conclure à quoi que ce soit. Si l'effectif est nul seulement au numérateur, vous pouvez en analyse descriptive interpréter le résultat. Cependant, un modèle de Cox n'est pas envisageable car vous ne pouvez faire l'hypothèse des risques proportionnels entre ces deux groupes. |
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Effectif nul en terme d'évènements, j'ai bien un dénominateur.
Je m'arrête donc au descriptif pour cette variable, en m'appuyant sur le Likelihood ratio test.
Merci pour la réponse et la rapidité !
[ https://zimbra.univ-lille.fr/mail | ]
De: "Joseph" ***@***.***>
À: "larmarange/analyse-R" ***@***.***>
Cc: "Ariane Leroyer" ***@***.***>, "Comment" ***@***.***>
Envoyé: Vendredi 22 Octobre 2021 11:16:43
Objet: Re: [larmarange/analyse-R] analyse-R/analyse-de-survie (#130)
L'effectif est nul en termes d'événement ou bien est-il également nul en termes de personnes observées ? En l'absence de dénominateur il est de facto impossible de conclure à quoi que ce soit.
Si l'effectif est nul seulement au numérateur, vous pouvez en analyse descriptive interpréter le résultat. Cependant, un modèle de Cox n'est pas envisageable car vous ne pouvez faire l'hypothèse des risques proportionnels entre ces deux groupes.
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Bonjour, merci beaucoup pour le tutoriel qui est très bien expliqué. Merci |
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Bonjour monsieur, Merci pour ce tutoriel. Pouvez-vous me venir en aide ? Respectueusement ! |
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Merci beaucoup.
C'est vraiment gentil de votre part.
Respectueusement !
Le mar. 16 août 2022 à 15:21, Joseph Larmarange ***@***.***>
a écrit :
… Vous pouvez jeter un oeil à ce document
https://rpubs.com/kaz_yos/resid_cox
Cdlt
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Bonjour monsieur,
J'espère que vous allez bien.
S'il vous plaît, comment ajouter au graphisme la première bissectrice pour
aider à mieux apprécier le rapprochement des points de la ligne de 45 degré
?
Le code :
ggplot(data = df_base_haz, mapping = aes(x = time, y = hazard)) +
geom_point() + scale_x_continuous(limit = c(0,3.5)) +
scale_y_continuous(limit = c(0,3.5)) + labs(x = "Cox-Snell residuals as
pseudo observed times", y = "Estimated cumulative hazard at pseudo observed
times") + theme_bw() + theme(legend.key = element_blank())
Respectueusement !
Le mar. 16 août 2022, 13:24, William zongo kouamé <
***@***.***> a écrit :
… Merci beaucoup.
C'est vraiment gentil de votre part.
Respectueusement !
Le mar. 16 août 2022 à 15:21, Joseph Larmarange ***@***.***>
a écrit :
> Vous pouvez jeter un oeil à ce document
> https://rpubs.com/kaz_yos/resid_cox
>
> Cdlt
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Bonjour monsieur, Svp, cette syntaxe ggforest(mod2) me produit une erreur : Error in match.names(clabs, names(xi)) : Merci ! |
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Il faut un exemple reproductible pour identifier une erreur
Vous pouvez aussi vous tourner vers les développeurs du package concerné
https://github.com/kassambara/survminer
Joseph LARMARANGE
Le mer. 5 juil. 2023, 13:17, WilliamZ98 ***@***.***> a écrit :
… Bonjour monsieur,
Svp, cette syntaxe ggforest(mod2) me produit une erreur : Error in
match.names(clabs, names(xi)) :
les noms ne correspondent pas aux noms précédents. En termes de noms de
variables et de modèles tout est correcte. Je n'arrive pas à comprendre
cette erreur.
Merci !
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Bonjour Je voudrais avoir SVP, quelques notions sur le nombre d'évènement nécessaire par variable, pour la réalisation d'une analyse de survie. Merci de m'aider. |
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Bonjour monsieur, J'espère que vous allez bien. Je souhaiterais analyser la durée au chômage des jeunes âgés de 16 à 40 ans. Pour ce faire j'ai choisi d'utiliser le modèle de Cox. Ma difficulté est que les variables explicatives possibles sélectionnées dans la base concernent uniquement les chômeurs pour la plupart. Alors, il y a énormément de valeurs manquantes pour ces variables au niveau des non chômeurs. Dès lors, l'exécution du script s'arrête. Comment alors faire la spécification du modèle ? sa réalisation sous R ? J'imaginais indiquer à R que les valeurs manquantes ne sont pas en réalité manquantes mais qu'il s'agit d'individus non concernés. Merci pour votre réponse. Respectueusement ! |
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La durée de chômage ici est la durée entre la fin d'une formation (le
dernier niveau d'étude) et l'obtention d'un emploi.
En ce qui concerne le choix des variables explicatives, votre explication
me convient. Merci !
Le jeu. 31 août 2023 à 14:56, Joseph Larmarange ***@***.***>
a écrit :
… Qu'appelez-vous la "durée au chômage" ? Quel est l'évènement origine ?
Celui qui marque la fin de la durée ? Est-ce la durée entre le début d'une
période de chômage et sa fin ? ou bien le risque de devenir chômeur après
un autre évènement ?
Vos variables explicatives doivent être liées à l'évènement origine, pas à
l'évènement de fin. Dans le second cas, comme l'évènement de fin est le
chômage, et que certains ne vont pas vivre l'évènement, vous ne pouvez pas
prendre en compte des variables explicatives liées au chômage !! Car seuls
ceux qui ont vécu l'évènement de fin ont cette variable renseignée
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*ZONGO* Kouamé William,
Élève - *I*ngénieur *S*tatisticien *É*conomiste (*ISE*) en fin de cycle,
+225 07 89 81 51 74 / 01 51 25 33 40 (WhatsApp)
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Bonjour merci pour votre tutoriel qui est très instructif. |
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Merci pour votre retour, je ne connaissais pas cette fonction mais j'avais trouvé une solution pour le calcul du taux de survie à 2 an avec la fonction summary en utilisant l'argument times=24.summary(survfit(Surv(time,event)~treatment, data=db),times=24)Par contre je n'ai toujours pas trouvé de fonction permettant d'obtenir le HR avec l'IC95 associé à ces taux.De : Joseph Larmarange ***@***.***>Envoyé : samedi, janvier 13, 2024 1:51:17 PMÀ : larmarange/analyse-R ***@***.***>Cc : InfoBioArm ***@***.***>; Comment ***@***.***>Objet : Re: [larmarange/analyse-R] analyse-R/analyse-de-survie (Discussion #135)
Avez-vous regardé du côté de tbl_survfit() ? cf. https://www.danieldsjoberg.com/gtsummary/reference/tbl_survfit.html
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Bonjour et merci pour vos Webin-R. je rencontre un probleme lorsque je veux faire le forestplot avec la fonction ggforest. voici le message d'erreur que je recois |
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Bonjour,
(https://www.danieldsjoberg.com/ggsurvfit/articles/gallery.html#adjusted-cox-models) Y a-t-il un moyen de représenter la fonction de risque à la place, apportant une information différente ? Merci beaucoup ! |
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Bonjour, comment vous interpretez le modéle avec median:NA ?
sexe=masculin 762 94 NA NA NA |
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NA indique que la courbe n'a pas atteint 50% tout simplement
Regarder le graphique de votre courbe de survie
Cdlt
--
*Joseph LARMARANGE*
https://joseph.larmarange.net
Demographer PhD, Research Director at IRD <http://www.ird.fr/>
Ceped <http://www.ceped.org/> UMR 196 (Université Paris Cité
<https://u-paris.fr/> - IRD <https://www.ird.fr/>)
SageSud ERL Inserm <https://www.inserm.fr/> 1244
Associate researcher at Ined <https://www.ined.fr/>
prendre RDV : https://www.vyte.in/larmarange
Ceped, 45 rue des Saints-Pères, 75006 Paris, France
Le sam. 5 oct. 2024 à 08:31, HOCINE DRIOUECHE ***@***.***> a
écrit :
… Bonjour, comment vous interpretez le modéle avec median:NA ?
Call: survfit(formula = Surv(time, deces) ~ sexe, data = enfants)
n events median 0.95LCL 0.95UCL
sexe=masculin 762 94 NA NA NA
sexe=féminin 822 48 NA NA NA
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.
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Analyse de survie
http://larmarange.github.io/analyse-R/analyse-de-survie.html
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